GoogleがGemma 4公開！無料で使えるAIの実力とは

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Gemma 4とは？Googleが公開した高性能オープンAI

2026年4月、GoogleのAI研究部門DeepMindが、最新オープンソースAIモデル「Gemma 4」を突如公開しました。
Gemma 4は完全無料・商用利用OKのApache 2.0ライセンスで提供され、スマートフォンからハイエンドPCまで幅広いデバイスで動作します。
「自分のPCでGPTクラスのAIを無料で動かしたい」という方に、Gemma 4は今最も注目されています！

Gemma 4はGoogleの最新フラッグシップモデルと同じ研究基盤をもとに開発されており、Arena AI Textリーダーボード（2026年4月1日時点）でGPT-4o系に匹敵する性能を示したオープンモデルです。
テキスト・画像・動画に対応したマルチモーダルAIでありながら、小型モデルはスマートフォンやRaspberry Piでも動作するという驚異的な効率性を実現しています。
本記事ではGemma 4の全貌を、スペック比較から実際の使い方まで徹底解説します！

Gemma 4の4モデルを比較：あなたに合うのはどれ？

Gemma 4は用途・ハードウェアに合わせて選べる4つのモデルで構成されています。
「E」はEffective（有効）パラメータ数を意味しており、実際の推論時に使われるパラメータ数が少なく、メモリと電力消費を抑えた設計になっています。
自分の環境に合ったモデルを選ぶことで、スマートフォンからGPU搭載PCまで最適なパフォーマンスを引き出せます。

26B A4BはMixture-of-Experts（MoE）という仕組みを採用しており、26Bのパラメータを持ちながら推論時には約4Bぶんしか計算しません。
このため、26Bという規模にもかかわらず比較的低スペックのGPUでも動作し、性能と効率のバランスに優れています。
一方、31B Denseは全パラメータをフルに使う密集型で、Arena AI Textリーダーボード（2026年4月1日時点）においてオープンモデル世界3位の成績を記録しています。

31B DenseモデルはArena AI Textリーダーボード（2026年4月1日時点）で全オープンモデル中3位、26B A4Bは6位にランクインしており、国産・海外の競合オープンモデルを上回る成績を記録しています。
RTX 4070以上のGPUをお持ちなら、26Bや31Bモデルで本格的なAI体験が可能です。

高性能なローカルAIを快適に動かすには、NVIDIA RTX搭載のゲーミングPCやクリエイターPCが必要となります。
理想としてはNVIDIA RTX 4070クラスのグラフィックボードが欲しいところですが、価格が13万円を超えます。
機密ファイルを取り扱わないあるいはトークンをそこまで使用しないのであれば、サブスクで別のAIを利用したほうが良いかもしれません。

ここがすごい！Gemma 4の5つの注目機能

Gemma 4が他のオープンモデルと一線を画す理由は、単純なテキスト生成にとどまらない幅広い機能にあります。
特に小型モデル（E2B・E4B）が音声・動画まで対応しているのは、オープンモデルとしては異例の仕様です。
以下に5つの注目機能を詳しく紹介します。

① マルチモーダル対応（テキスト・画像・音声・動画）

E2B・E4BモデルはテキストだけでなくPNG・JPEGなどの画像、MP4などの動画、さらに音声ファイルまで入力として受け取れます。
「この写真に写っているものは？」「この動画の内容を要約して」といった質問に自然に答えられます。
26B A4BおよびDense 31Bはテキスト・画像・動画に対応しており、より高精度な画像・動画理解と長文処理が得意です。

② 最大256Kトークンの超長文コンテキスト

26B A4BとDense 31Bは最大256,000トークンというコンテキストウィンドウに対応しています。
これは文庫本数冊分にあたる量で、長い論文・コードベース・会話履歴をまるごと入力して処理することが可能です。
E2B・E4Bも128Kトークンに対応しており、小型モデルとしては非常に長い入力を扱えます。

③ 関数呼び出し・JSON出力でエージェントAI構築が可能

Gemma 4はネイティブで関数呼び出し（Function Calling）と構造化JSON出力をサポートしています。
外部APIやツールと連携した「AIエージェント」を自分のPC上で構築できるため、開発者にとっても非常に魅力的な選択肢です。
システムプロンプトへの対応も含め、実用的なアプリ開発が可能な仕様となっています。

④ 140以上の言語に対応（日本語もOK）

Gemma 4は140以上の言語で事前学習されており、日本語での質問・回答・翻訳にも対応しています。
日本語の精度は大規模モデルほど高く、E2B・E4Bは軽量モデルながら基本的な日本語会話・要約・翻訳をこなせます。
オープンモデルでの日本語対応としては最高水準の一つと評価されています。

⑤ Apache 2.0ライセンスで完全無料・商用利用OK

Gemma 4は全4モデルがApache 2.0ライセンスで公開されており、個人・企業を問わず完全無料で利用・改変・再配布できます。
これはGemmaシリーズとして初めての完全Apache 2.0対応で、従来モデルより制限が大幅に緩和されました。
自社サービスへの組み込みや商用ツールへの転用も、ライセンス条項を守ることで自由に行えます。

スマホ・PCで無料で使う方法（Ollama対応）

Gemma 4はOllama・Hugging Face・llama.cppなど複数のプラットフォームから簡単に入手・実行できます。
特にOllamaはWindows・Mac・Linuxすべてに対応しており、コマンド1行でGemma 4を起動できる最も手軽な方法です。
ここではOllamaを使ったインストール手順を中心に、各プラットフォームでの使い方を紹介します。

OllamaでGemma 4を動かす（Windows・Mac・Linux共通）

まず公式サイト（ollama.com）からOllamaをダウンロードしてインストールします。
インストール後、以下のコマンドをターミナルで実行するだけでGemma 4が使えます。

# スマホ・小型デバイス向け（最小構成）
ollama run gemma4:e2b

# 普通のノートPC向け
ollama run gemma4:e4b

# GPU搭載PC向け・高精度
ollama run gemma4:26b

# 最高性能（RTX 4090など推奨）
ollama run gemma4:31b

初回起動時はモデルのダウンロードが自動で行われます。
E2Bは約3GB、E4Bは約5GB程度のストレージが必要で、Wi-Fi環境でのダウンロードを推奨します。
コマンド実行後はチャット画面がターミナル上に表示され、すぐに会話が始められます。

筆者の環境は、Macbook Air M2のメモリ124GBですが、gemma4:e4bで「テスト」と呟いたところ使用メモリ容量が10GBほど使用されておりました。
マルチタスクを実施していたため、PC全体が重たくなりました。

gemma4:e2bへ落としたところ、メモリの使用容量が7.5GBほどとなりました。
使用環境でも変わると思いますが、E系統でもollama本体と使用することでそこそこメモリを消費するようです。

Hugging Faceでモデルを入手してPythonから使う

開発者向けにはHugging Face経由でモデルの重みを直接取得できます。
TransformersライブラリからAPIライクに呼び出せるため、独自アプリやツールへの組み込みに最適です。
モデルIDは「google/gemma-4-e2b-it」など、Hugging Faceのgoogleアカウントから公開されています（要ユーザー登録・利用規約承認）。

スマートフォンで使う（Android・iOS）

E2B・E4Bモデルはスマートフォン上でのオンデバイス実行を念頭に設計されています。
GoogleはAndroid・iOS向けに「Google AI Edge Gallery」アプリを提供しており、E2B・E4Bモデルに対応した対応スマートフォンでGemma 4をローカル実行できます。
通信不要・データ漏洩なしでAIアシスタントを使いたい方に最適な選択肢です。

スマートフォンでのAI体験をさらに快適にするには、大容量バッテリーや処理性能の高いフラッグシップモデルがおすすめです。

ChatGPTやGeminiと何が違う？使い分けのポイント

Gemma 4・ChatGPT（GPT-4o）・Geminiの最大の違いは「オープンかクローズドか」という点です。
それぞれに強みと弱みがあるため、利用シーンに応じた使い分けが重要です。
以下の比較表を参考に、自分に合ったAIを選んでください。

ChatGPTやGeminiは使いやすさと性能の高さが魅力ですが、データがクラウドサーバーに送信される点、無料枠の制限、商用利用の条件などに注意が必要です。
一方Gemma 4は自分のデバイスで完結するため、プライバシー重視の用途・オフライン環境・コスト削減を求める開発者・企業に最適です。
「手軽に始めたい」ならChatGPT、「コードに組み込みたい・無料で使い倒したい」ならGemma 4という使い分けがおすすめです。

まとめ

GoogleのGemma 4は、「オープンソースAIの常識を塗り替えた」と言っても過言ではないローカルLLMです。
完全無料・商用OK・スマホからGPU搭載PCまで対応・マルチモーダル・Arena AI Textリーダーボードでオープンモデル最高位クラスの性能という、これだけの特徴が揃うオープンモデルはこれまで存在しませんでした。
特にOllamaを使えばコマンド1行で起動できる手軽さは、エンジニアではない方にも十分チャレンジできるハードルです。

まずはE2B・E4Bの軽量モデルで試してみて、もっと高性能が欲しくなったら26BやDense 31Bにステップアップするのがおすすめの使い方です。
AIを「自分のPC・スマホで完全無料で動かす」時代が、Gemma 4でいよいよ現実のものとなりました。

しかしながら、総合的な消費メモリも多いので、実行する環境には注意が必要でしょう。

引用元：
Gemma 4 — Google DeepMind、
Bring state-of-the-art agentic skills to the edge with Gemma 4 — Google Developers Blog、
Welcome Gemma 4: Frontier multimodal intelligence on device — Hugging Face Blog、
Gemma 4: Byte for byte, the most capable open models — Google Blog